李 盼 于 沐 胡延嶺 劉軟枝 石彥召 楊海棠
(鄭州市農(nóng)林科學(xué)研究所 河南鄭州450005)
花生是重要的經(jīng)濟(jì)作物和油料作物,在我國種植范圍較廣,我國的花生產(chǎn)區(qū)劃分為長江流域、黃河流域、東南沿海地區(qū)、黃土高原區(qū)、云貴高原區(qū)、西北地區(qū)和東北地區(qū)。其中黃河流域花生區(qū),是我國最大的花生產(chǎn)區(qū),總產(chǎn)量和種植面積占全國的50%以上[1]。花生果仁分為小粒種和大粒種,通常百仁重在80 g以下的為小粒種,80 g以上的為大粒種[2]。2019年我國花生種植面積已達(dá)463.3萬hm2,總產(chǎn)量達(dá)1 752萬t,分別較2009年增加352萬hm2和291.6萬t[3]。
AMMI模型是一種較理想的分析作物穩(wěn)定性的方法,該模型將方差分析和主成分分析兩者相結(jié)合,借助雙標(biāo)圖和互作效應(yīng)值定量描繪基因型與環(huán)境的互作效應(yīng),從而更加客觀準(zhǔn)確地評價(jià)品種的穩(wěn)定性和試驗(yàn)點(diǎn)的分辨力[4]。近年來該模型已廣泛應(yīng)用在水稻、小麥、大豆、棉花等國家區(qū)域試驗(yàn)分析中[5-10]。本研究利用AMMI模型對2017年國家北方片區(qū)小粒花生多點(diǎn)試驗(yàn)莢果產(chǎn)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,評價(jià)參試品種的豐產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)及適應(yīng)性,為花生品種推廣應(yīng)用提供參考。
利用2017-2018年國家北方片花生多點(diǎn)試驗(yàn)小粒組的莢果產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。參試材料共13個(gè)品種,分別為花育20號(G1,CK)、花育626(G2)、花育6802(G3)、冀5059(G4)、冀農(nóng)G94(G5)、金花19(G6)、晉花10號(G7)、開農(nóng)92(G8)、農(nóng)大花206(G9)、商花5號(G10)、宇花16號(G11)、豫航花7號(G12)和鄭農(nóng)花23號(G13)。試驗(yàn)采用隨機(jī)區(qū)組排列,行距33.3 cm,穴距16.7 cm,播種密度16.5萬穴/hm2,每穴2粒,3次重復(fù)。18個(gè)試驗(yàn)地點(diǎn),分別為山西汾陽(E1)、遼寧阜新(E2)、山東荷澤(E3)、山東濟(jì)寧(E4)、遼寧錦州(E5)、河南開封(E6)、山東臨沂(E7)、河南漯河(E8)、山東煙臺(tái)(E9)、山東青島(E10)、山東泰安(E11)、河南濮陽(E12)、河南商丘(E13)、遼寧沈陽(E14)、河北石家莊(E15)、山東濰坊(E16)、江蘇徐州(E17)、河南鄭州(E18)和河南駐馬店(E19)。按照當(dāng)?shù)馗髁?xí)慣與水平栽培管理,按照試驗(yàn)方案標(biāo)準(zhǔn)和項(xiàng)目觀察記載。
AMMI模型公式為
式中,yge是在環(huán)境e中基因型g的產(chǎn)量,μ是總體平均值,αg是基因型平均偏差,βe是環(huán)境平均偏差,N是模型主成分分析中主成分因子軸的總個(gè)數(shù),λn是第n個(gè)主成分分析的特征值,γgn是第n個(gè)主成分的環(huán)境主成分得分,δgn是第n個(gè)主成分的基因型主成分得分,θge是殘差,εger為隨機(jī)誤差[11]。
穩(wěn)定性參數(shù)是試驗(yàn)點(diǎn)或者品種的交互效應(yīng)主成分值(Interaction Principal Component Axis,IPCA)在多維空間中圖標(biāo)離原點(diǎn)的歐式距離[12],公式為
式中,n是達(dá)到顯著水平的IPCA個(gè)數(shù);Dg(e)是品種或環(huán)境在n個(gè)IPCA上的得分,用來度量基因型或環(huán)境的相對穩(wěn)定性,基因型De值越小,則品種越穩(wěn)定,環(huán)境的De值越大,試驗(yàn)地點(diǎn)對品種間差異的分辨力就越強(qiáng)。
采用Excel 2007和DPS 7.05[13]進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。
聯(lián)合方差分析(表1)結(jié)果表明,試點(diǎn)間的平方和占總平方和的44.26%,品種間僅占總平方和的7.16%,品種和試點(diǎn)間的交互作用占42.5%,基因型、環(huán)境及基因型與環(huán)境交互都達(dá)到了極顯著水平,表明參試品種間差異較大,參試地點(diǎn)也是引起差異較大的重要原因。從線性回歸數(shù)據(jù)分析聯(lián)合回歸、基因回歸、環(huán)境回歸只占到總平方和的17.87%,殘差較大,占82.13%,差異極顯著。參試品種與環(huán)境間互作效應(yīng)明顯,說明某些參試材料對環(huán)境條件極為敏感。AMMI模型分析結(jié)果中有3個(gè)乘積項(xiàng)表達(dá)的互作信息達(dá)到了顯著水平,平方和占總平方和的54.93%,說明AMMI模型更好地分析了基因型與環(huán)境的交互作用,擬合結(jié)果優(yōu)于線性回歸模型。
表1 基因與環(huán)境兩項(xiàng)表AMMI分析結(jié)果
為進(jìn)一步解釋基因與環(huán)境的交互作用,有效鑒別不同基因型對環(huán)境的敏感度,以IPCA1為縱坐標(biāo),以參試品種的平均產(chǎn)量為橫坐標(biāo),繪制AMMI1雙標(biāo)圖(附圖)。
垂直方向上,越靠近原點(diǎn)的品種產(chǎn)量越穩(wěn)定;水平方向上,在橫坐標(biāo)上的投影離原點(diǎn)越遠(yuǎn),表明品種的豐產(chǎn)性越好[9]。從附圖可看出,在水平方向上試點(diǎn)比品種分散,表明試點(diǎn)的變異遠(yuǎn)大于品種。G4、G6、G3離IPCA1較遠(yuǎn),表明其豐產(chǎn)性最好;G2、G8、G13離橫軸較近,表明其穩(wěn)產(chǎn)性最好;試點(diǎn)E6的產(chǎn)量最高,E14的產(chǎn)量最低,E4、E5、E9遠(yuǎn)離橫坐標(biāo),表明其分辨能力強(qiáng)。在AMMI1雙標(biāo)圖中,水平線上下的品種與位于同側(cè)的試點(diǎn)有正的互作,說明品種在該試點(diǎn)有特殊適應(yīng)性,品種G1、G3、G10、G11、G12、G13在試點(diǎn)E4、E5、E7、E10、E12、E13、E14、E17上有較好的適應(yīng)性,G2、G4、G5、G8、G9在試點(diǎn)E1、E3、E6、E8、E15、E19上有較好的適應(yīng)性。
附圖 AMMI1雙標(biāo)圖
AMMI1雙標(biāo)圖直觀地反映了參試品種的穩(wěn)定性和豐產(chǎn)性,但只代表了基因型與環(huán)境互作平方和的22.67%,對參試品種穩(wěn)定性和試點(diǎn)的判別力有一點(diǎn)的偏差。用3個(gè)達(dá)顯著水平主成分軸的IPCA值計(jì)算得到的Dg值能夠很好地定量評價(jià)參試品種的穩(wěn)定性。從表2可以看出,參試品種定量評價(jià)位次依次為G2>G9>G13>G12>G3>G12>G5>G10>G11>G1>G8>G6>G7,說明品種G13、G3、G8、G6的穩(wěn)定性最好,這和AMMI雙標(biāo)圖結(jié)果基本一致。
表2 花生品種的莢果產(chǎn)量及其D g值
將達(dá)到顯著水平的主成分軸的3個(gè)IPCA值計(jì)算得到的分辨力(De)值列于表3。從表3可以看出,E9的辨別能力最強(qiáng),其次是E12、E6和E5,除E12外,E1的辨別力最差,其余試驗(yàn)點(diǎn)和AMMI2雙標(biāo)圖基本一致。其中,有8個(gè)試點(diǎn)的De值達(dá)到了25以上,說明各個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)對花生不同基因型具有較強(qiáng)的判別力,參試點(diǎn)選擇具有代表性,是花生較為理想的區(qū)域試驗(yàn)點(diǎn)。
表3 試驗(yàn)點(diǎn)的穩(wěn)定性參數(shù)與排序
區(qū)域試驗(yàn)是評價(jià)參試品種農(nóng)藝性狀、品質(zhì)性狀、產(chǎn)量性狀的重要手段,為作物育種和新品種示范推廣提供重要參考,也為農(nóng)作物品種審定(登記)提供重要依據(jù)[14]。本研究AMMI分析表明,環(huán)境效應(yīng)的占比最大,其次是基因型與環(huán)境交互效應(yīng),基因型效應(yīng)的占比最小,這說明在我國北方小?;ㄉ鷧^(qū),品種選擇應(yīng)充分考慮當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)條件,只有選用適合當(dāng)?shù)胤N植的花生品種,才能實(shí)現(xiàn)穩(wěn)產(chǎn)豐產(chǎn)。AMMI模型雙標(biāo)圖可直觀表現(xiàn)各品種的豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性及各試驗(yàn)地點(diǎn)的分辨力[15],但當(dāng)顯著的IPCA個(gè)數(shù)超過2個(gè)時(shí),雙標(biāo)圖并不能反映全部的有效變異信息,穩(wěn)定性參數(shù)充分考慮了所有顯著的IPCA值,能夠更全面反映品種的穩(wěn)定性和試驗(yàn)地點(diǎn)的分辨力。本研究中顯著的IPCA值為3個(gè),利用莢果平均產(chǎn)量與IPCA1構(gòu)建的AMMI1雙標(biāo)圖只代表了22.67%的基因型與環(huán)境互作效應(yīng),由3個(gè)顯著的IPCA值求得的穩(wěn)定性參數(shù)則代表54.94%的基因型與環(huán)境互作效應(yīng),穩(wěn)定性參數(shù)對試驗(yàn)地點(diǎn)分辨力及品種穩(wěn)定性的評價(jià)更有參考價(jià)值。
13個(gè)花生品種中高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的是花育6802和冀5059,產(chǎn)量高而穩(wěn)定性一般的是開農(nóng)92和金花19,穩(wěn)產(chǎn)但不高產(chǎn)的是鄭農(nóng)花23號。18個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)中山西汾陽和山東臨沂分辨力較差,山東煙臺(tái)和河南濮陽分辨力強(qiáng)。用AMMI模型分析區(qū)域試驗(yàn)數(shù)據(jù),可以更好地評價(jià)試驗(yàn)點(diǎn)的分辨力和品種的穩(wěn)定性,從而為區(qū)試試驗(yàn)點(diǎn)的設(shè)置及北方片區(qū)小?;ㄉN及推廣應(yīng)用提供參考依據(jù)。